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ソフトウェア科学特論II
| 科目名 | ソフトウェア科学特論II | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 北原 鉄朗 | ||||
| 単位数 | 2 | 課程 | 前期課程 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 地球情報数理科学専攻 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業テーマ | データマイニング入門 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | データマイニングや機械学習の基礎を実践的に身につける。 |
| 授業の方法 | 基本的に受講生による輪講形式で進める。発表者はRによるデモも織り交ぜること。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
ガイダンス 第1章 データマイニングとは |
| 2 | 第2章 ニューラルネット |
| 3 | 第3章 人工知能エンジンと決定木 |
| 4 | 演習 |
| 5 | 第4章 自己組織化マップ演習 |
| 6 | 第5章 連関規則 |
| 7 | 演習 |
| 8 | 第6章 クラスター分析 |
| 9 | 第7章 ベイジアンネットワーク演習 |
| 10 | 演習 |
| 11 | 第8章 サポートベクターマシン |
| 12 | 第9章 潜在意味解析 |
| 13 | 演習 |
| 14 | 演習 |
| 15 | まとめ |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 豊田 秀樹 『データマイニング入門 ─Rで学ぶ最新データ解析─』 東京図書 |
| 成績評価の方法及び基準 | 平常点(100%) |
| オフィスアワー | 研究室在室時はいつでも構わない。在室予定曜日・時限は研究室のドアに貼り出す予定。 |